本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)研究　出處：《重慶大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)社會的迅猛發(fā)展,汽車保有量呈持續(xù)增長趨勢,隨之而來的道路交通事故給全球帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。疲勞駕駛被證明是造成交通事故的重要誘因。研究表明,絕大多數(shù)因疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故可以通過事前及時(shí)預(yù)警的方式有效地避免。基于機(jī)器視覺和PERCLOS(Percentage of Eyelid Closure Time,單位時(shí)間內(nèi)眼睛閉合時(shí)間所占的百分比)眼動特征的疲勞駕駛檢測具有非侵入性和相關(guān)性好的優(yōu)點(diǎn),已成為檢測疲勞駕駛最有效的技術(shù)手段之一。鑒于軟件處理在速度上的劣勢,基于FPGA(Field-Programmable Gate Array,現(xiàn)場可編程門陣列)的硬件處理系統(tǒng)以其高集成度、強(qiáng)并行處理能力和豐富的硬件資源為疲勞駕駛在線實(shí)時(shí)檢測提供了良好的實(shí)現(xiàn)方案。因此,本課題利用數(shù)字圖像處理技術(shù),通過對駕駛員眼睛睜閉狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測來實(shí)現(xiàn)疲勞判斷,以FPGA集成設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制與處理模塊,開發(fā)出疲勞駕駛實(shí)時(shí)在線檢測系統(tǒng)并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。具體研究內(nèi)容如下:(1)從疲勞駕駛檢測意義出發(fā),介紹了國內(nèi)外現(xiàn)有的疲勞駕駛檢測技術(shù)和檢測儀器;分析了近紅外人眼識別在疲勞駕駛檢測中的優(yōu)勢,并結(jié)合信號處理硬件化設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢,提出基于近紅外人眼識別的疲勞駕駛檢測與FPGA硬件相結(jié)合的思路。(2)圍繞疲勞駕駛檢測系統(tǒng)整體構(gòu)架展開研究,首先設(shè)計(jì)了近紅外視頻采集裝置。該裝置通過在攝像頭前配置850 nm的主動LED光源和窄帶濾光片來獲取清晰穩(wěn)定的近紅外人眼圖像,其良好的環(huán)境適應(yīng)性使系統(tǒng)具有全天候、全時(shí)段的工作特點(diǎn)。同時(shí)采用高級硬件語言VHDL和編譯工具ISE,在Xilinx的FPGA器件上進(jìn)行了系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了I2C配置、視頻采集、存儲以及顯示功能。(3)對疲勞駕駛檢測關(guān)鍵技術(shù)即近紅外人眼識別算法進(jìn)行了研究。針對近紅外圖像中人眼目標(biāo)成像面積較小、缺乏紋理信息等特點(diǎn),首先采用gamma校正提高對比度;然后基于top-hat變換進(jìn)行人眼區(qū)域定位;并利用SPCNN模型達(dá)到準(zhǔn)確、完整、有效的人眼分割效果。最后,基于FPGA平臺,設(shè)計(jì)流水線結(jié)構(gòu),進(jìn)行數(shù)據(jù)的并行處理并實(shí)現(xiàn)算法移植。本文以FPGA平臺構(gòu)建了疲勞駕駛實(shí)時(shí)在線檢測系統(tǒng),通過一系列實(shí)驗(yàn)對系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性進(jìn)行了測試。結(jié)果表明該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、功能正確,能夠在線、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地對駕駛員疲勞駕駛進(jìn)行檢測。
[Abstract]:With the rapid development of the economy and society , the quantity of cars keeps increasing , and the road traffic accidents bring huge economic losses and casualties . The research shows that most of the traffic accidents caused by fatigue driving can be effectively avoided by means of real - time monitoring of fatigue driving . ( 3 ) The key technology of fatigue driving detection , i.e . near infrared human eye recognition algorithm , is studied in this paper . In the light of the characteristics of small target imaging area and lack of texture information in the near infrared image , the human eye region location is improved by gamma correction . Finally , based on the FPGA platform , the data processing is carried out and the algorithm is transplanted . Finally , the system is designed based on FPGA platform . The system has stable operation and correct function . It can detect the driver ' s fatigue driving on line , in real time and accurately .

【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1380789